Regressions-Diskontinuitäts-Analyse von Steuererleichterungen im Rahmen der Regionalpolitik

Dr. Thomas Kurer

Januar 2020

Impressum

Auftraggeber und Herausgeber

Staatssekretariat für Wirtschaft SECO, Direktion für Standortförderung, Ressort KMU-Politik

Autor

Dr. Thomas Kurer, Institut für Politikwissenschaft, Universität Zürich

Thomas Kurer ist promovierter Politikwissenschaftler (Ph.D., Universität Zürich). Nach einemJahr als Postdoctoral Fellow am Weatherhead Center for International Affairs, Harvard University,ist er derzeit als Oberassistent tätig am Institut für Politikwissenschaft der UniversitätZürich.

Dieser Bericht wurde vom Autor als selbstständiger Auftragnehmender verfasst.

Begleitgruppe SECO

Martin GodelMarianne Neuhaus

Adresse

Dr. Thomas KurerAffolternstrasse 568050 Zürichwww.thomaskurer.net

© 2019 by Dr. Thomas Kurer & SECO

Inhaltsverzeichnis

1. Ausgangslage 9

2. Das fundamentale Problem von Wirksamkeitsanalysen 10

3. Das Regressions-Diskontinuitäts-Design 113.1. RDD Allgemein . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123.2. RDD Spezi�sch: Steuererleichterungen im Rahmen der Regionalpolitik . . . . 12

4. Empirie: Strukturschwäche und Arbeitsplatzentwicklung 154.1. Deskriptive Analyse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 154.2. Kausalanalyse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17

4.2.1. Intention-to-Treat . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 204.2.2. E�ekt der Steuererleichterungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22

5. Diskussion 24

6. Ausblick 24

A. Anhang 27

3

Abbildungsverzeichnis

1. Strukturschwäche in Gemeinden mit und ohne Steuererleichterungsvorhaben(2008-2016) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11

2. Verteilung der MS-Regionen nach Strukturschwäche (2008). . . . . . . . . . . 143. Resultierende Diskontinuität in der Regionalpolitik (2008). . . . . . . . . . . . 144. Strukturschwäche und Arbeitsplatzentwicklung im Industriesektor (2008-2016). 165. Arbeitsplatzentwicklung an der Diskontinuität (2008-2016). . . . . . . . . . . . 176. Auswirkungen der Implementierung der Steuerpolitik (2008-2016). . . . . . . . 217. E�ekte der Steuererleichterungen (2008-2016). . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23A.1. Auswirkungen der Implementierung der Steuerpolitik 2008-2016 (Veränderung

VZÄ in %). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27A.2. Auswirkungen der Implementierung der Steuerpolitik 2008-2016 (Diverse Band-

breiten). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27A.3. ITT: Arbeitsplatzentwicklung insgesamt (2008-2016). . . . . . . . . . . . . . . 28A.4. ITT: Placebo-Tests mit zufälligen Schwellenwerten (2008-2016). . . . . . . . . 28A.5. E�ekte von Steuererleichterungen 2008-2016 (Diverse Bandbreiten). . . . . . . 29

Tabellenverzeichnis

1. Compliance mit Instrument der Steuererleichterungen im Rahmen der Regio-nalpolitik (2008-2016). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18

4

Zusammenfassung

Im Rahmen der Regionalpolitik kann der Bund Steuererleichterungen für Unternehmen ge-währen, die sich in strukturschwachen Gebieten ansiedeln und dort Arbeitsplätze in produk-tionsnahen Bereichen scha�en. Die Wirksamkeit des Instruments war bisher umstritten undmit gängigen Methoden kaum zu analysieren. Der vorliegende Bericht untersucht, wie gut sichein spezielles statistisches Verfahren — ein sogenanntes Regressions-Diskontinuitäts Design(RDD) — zur Wirksamkeitsanalyse der Steuererleichterungen auf die regionale Arbeitsmarkt-entwicklung im produktionsnahen Bereich eignet.

In einem ersten theoretischen Teil wird sowohl die Grundproblematik kausaler Wirkungsana-lysen im Allgemeinen als auch im konkreten Fall der Steuererleichterungen im Rahmen der Re-gionalpolitik diskutiert. Danach folgt eine Erläuterung, wie eine Regressions-Diskontinuitäts-Analyse diese Probleme zu umgehen versucht und warum es sich im konkreten Fall der Steu-ererleichterungen anwenden lässt.

Der zweite, empirische Teil des Berichts setzt diese Schritte konkret um. Die Analyse zeigt,dass die generelle Einführung des Instruments zwar bescheidene aber doch signi�kant posi-tive E�ekte auf die Arbeitsmarktsituation in produktionsnahen Bereichen der untersuchtenGemeinden hatte (‘intention-to-treat’ E�ekt). Generell gingen Arbeitsplätze im Industriesek-tor in wirtschaftlich benachteiligten Gebieten zwischen 2008 und 2016 zurück. Der allgemeineRückgang konnte in Gemeinden, denen das Instrument der Steuererleichterungen im Rahmender Regionalpolitik zustand, aber um durchschnittlich rund 30 Arbeitsplätze abgeschwächtwerden. Angesichts der häu�g relativ kleinen Gesamtzahl an Arbeitsplätzen im produktions-nahen Bereich erscheint diese Abschwächung prozentual betrachtet durchaus relevant.

Eine präzise Schätzung der Auswirkungen von e�ektiv bewilligten und umgesetzten Steuer-erleichterungs-Vorhaben (‘treatment’ E�ekt) ist aufgrund kleiner Fallzahlen (N=95) und einerdreijährigen Übergangsregelung nach der Reform 2008 noch nicht möglich. Ein abschliessen-der dritter Teil des Berichts bespricht mögliche Ansätze für zukünftige Analysen basierend aufeinem wachsenden Datenbestand und einer weiteren Reform des Förderperimeters im Jahr2016.

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Résumé

Dans le cadre de la politique régionale, le gouvernement fédéral peut accorder des allégements�scaux aux entreprises qui s’installent dans des zones structurellement faibles et y créent desemplois dans des domaines liés à la production. L’e�cacité de l’instrument a jusqu’à présentété controversée et peut di�cilement être analysée avec les méthodes courantes. Le présentrapport examine dans quelle mesure une procédure statistique spéciale — un plan de régressionsur discontinuité (RDD) — est adaptée à l’analyse de l’e�cacité des allégements �scaux surl’évolution du marché du travail régional.

Dans une première partie, théorique, le problème fondamental des analyses d’impact causalen général ainsi que dans le cas concret des allégements �scaux dans le contexte de la po-litique régionale est abordé. Ensuite, il est expliqué comment une analyse de régression surdiscontinuité tente de contourner ces problèmes et pourquoi elle peut être appliquée dans lecas particulier de l’allégement �scal.

La deuxième partie du rapport, empirique, met ces étapes en pratique. L’analyse montre quel’introduction générale de l’instrument a eu des e�ets positifs modestes mais signi�catifs surla situation du marché du travail dans les communes étudiées (e�et ‘intention-to-treat’). Engénéral, les emplois dans le secteur industriel dans les zones économiquement défavoriséesont diminué entre 2008 et 2016. Cette baisse générale a toutefois été atténuée par la créationd’une trentaine d’emplois en moyenne dans les communes pouvant béné�cier d’allégements�scaux dans le cadre de la politique régionale. Compte tenu du nombre total souvent relative-ment faible d’emplois dans le secteur lié à la production, cet a�aiblissement semble tout à faitpertinent en termes de pourcentage.

Il n’est pas encore possible d’estimer avec précision l’impact des projets d’allégements �scauxe�ectivement approuvés et mis en œuvre (e�et ‘treatment’) en raison du petit nombre de cas(N=95) et d’un régime transitoire de trois ans après la réforme de 2008. Une troisième partie�nale du rapport discute des approches possibles pour des analyses futures fondées sur unebase de données croissante et une nouvelle réforme du périmètre d’encouragement en 2016.

6

Riassunto

Nell’ambito della politica regionale la Confederazione può concedere agevolazioni �scali aimprese che si insediano in zone caratterizzate da una debolezza strutturale e vi creano nuoviposti di lavoro in settori vicini ad attività produttive. L’e�cacia dello strumento è stata �noracontroversa e quasi impossibile da analizzata con i metodi correnti. Il presente rapporto ana-lizza quanto una speci�ca analisi statistica – il cosiddetto disegno di regressione discontinua(RDD) – si presti a valutare l’e�cacia delle agevolazioni �scali sullo sviluppo regionale delmercato del lavoro.

In una prima parte teorica viene discussa la problematica di fondo delle analisi di e�caciacausale sia in generale, sia nel caso concreto delle agevolazioni �scali nell’ambito della politicaregionale. Segue quindi una spiegazione di come un’analisi di regressione discontinua cerchi diaggirare questi problemi e del perché sia applicabile concretamente al caso delle agevolazioni�scali.

La seconda parte empirica mette concretamente in pratica questi passaggi. L’analisi evidenziache l’introduzione generale dello strumento ha avuto e�etti modesti ma signi�cativamentepositivi sulla situazione del mercato del lavoro nelle zone di produzione dei Comuni analizza-ti (e�etto ‘intention-to-treat’). In generale, i posti di lavoro nel settore industriale nelle zonecaratterizzate da una debolezza strutturale sono sì diminuiti tra il 2008 e il 2016. Il calo ge-nerale potrebbe tuttavia essere attenuato dalla creazione di circa 30 posti di lavoro in medianei comuni che possono bene�ciare di agevolazioni �scali nell’ambito della politica regionale.Considerando il numero totale di posti di lavoro nel settore della produzione, spesso relativa-mente esiguo, questo indebolimento sembra rilevante in termini percentuali.

Una stima precisa degli e�etti di progetti di agevolazione �scale e�ettivamente autorizzatie messi in pratica (e�etto ‘treatment’) non è ancora possibile a causa dell’esiguo numero dicasi (N=95) e di una di regolamentazione transitoria di tre anni dopo la riforma del 2008. Unaterza parte conclusiva del rapporto discute possibili approcci per analisi future basate su uncrescente volume di dati e su un’ulteriore riforma del perimetro di promozione nel 2016.

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Summary

Within the framework of regional policy, the Federal Government can grant tax relief to en-terprises that settle in structurally disadvantaged areas and create jobs there in production-related sectors. The e�ectiveness of this instrument has so far been a controversial issue andpractically impossible to analyse using conventional methods. This report examines the sui-tability of a speci�c statistical approach – a so-called regression discontinuity design (RDD) –for analysis of the impact of tax relief on the development of regional labour markets.

The basic problem of causal impact analyses in general and in the speci�c case of tax reliefin the context of regional policy is discussed in an initial theoretical component of the report.This is followed by an explanation of how regression discontinuity design analysis attemptsto circumvent these problems and why it can be applied in the speci�c case of tax relief.

The second, empirical component, puts these steps into practice in concrete terms. The analy-sis demonstrates that the general introduction of this instrument had modest, yet signi�cantpositive e�ects on the labour market situation in production-related areas of the municipa-lities surveyed (the intention-to-treat e�ect). In general, the number of industrial-sector jobsin economically disadvantaged areas fell between 2008 and 2016. The general decline could,however, be mitigated by an average of around 30 jobs in municipalities eligible for tax reliefwithin the framework of regional policy. In view of the often relatively small total numberof jobs in the production-related sector, this weakening seems quite relevant in percentageterms.

A precise estimation of the impact of e�ectively approved and implemented tax relief initiati-ves (the treatment e�ect) is not yet possible due to the small number of cases (N=95) involvedand a three-year transitional arrangement following the 2008 Swiss federal reform. The reportconcludes with a third part that discusses possible approaches for future analyses based on anexpanding database and further reform of the funding perimeter in 2016.

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1. Ausgangslage

Im Rahmen der Regionalpolitik kann der Bund unter bestimmten Voraussetzungen eine Re-duktion der Unternehmensgewinnsteuer (direkte Bundessteuer) gewähren. Steuererleichte-rungen dienen der Unterstützung wirtschaftlich benachteiligter Gebiete. Sie können an Un-ternehmen gewährt werden, die in der Produktion oder in produktionsnahen Bereichen in-nerhalb eines de�nierten geographischen Perimeters tätig sind und dadurch Arbeitsplätze instrukturschwachen Regionen scha�en. Konkret sollen die Steuererleichterungen "die Wett-bewerbsfähigkeit einzelner Regionen stärken und deren Wertschöpfung erhöhen und so zurScha�ung und Erhaltung von Arbeitsplätzen in den Regionen, zur Erhaltung einer dezentralenBesiedlung und zum Abbau regionaler Disparitäten beitragen". Steuererleichterungen stehensowohl neugegründeten wie auch bestehenden, in- oder ausländischen Unternehmen zur Ver-fügung.1

Mit Inkrafttreten der Neuen Regionalpolitik (NRP) am 1. Januar 2008 wurden die Anwendungs-gebiete neu de�niert und von 27,3% auf 10.1% der Schweizer Bevölkerung reduziert. Für neuausgeschlossene Gebiete war — mit Ausnahme der Waadtländer Gemeinden des Genfersee-raums — eine dreijährige Übergangslösung bis zum 31. Dezember 2010 vorgesehen. Währenddieser Periode konnten Steuererleichterungen von maximal 50 Prozent für eine Dauer vonhöchstens zehn Jahren gewährt werden.

Die Wirksamkeit des Instruments ist umstritten. Eine im Jahr 2013 verö�entlichte Evaluationder Steuererleichterungen im Rahmen der Regionalpolitik wies auf beachtliche Wertschöp-fungse�ekte (outcome) hin, konnte aber aufgrund methodischer Limitationen keine Angabenzu den regionalwirtschaftlichen Auswirkungen aufgrund makroökonomischer Daten (impact)machen.2

Die vorliegende Untersuchung nimmt sich dieser Wirksamkeitsanalyse an. Konkret wird dieEignung eines speziellen statistischen Verfahrens, eines sogenannten Regressions-Diskonti-nuitäts Designs (RDD), zur Analyse der Auswirkungen der Steuererleichterungen auf die re-gionale Arbeitsplatzentwicklung untersucht. Im Fokus stehen die E�ekte der Steuererleich-terungen, die im Rahmen der Regionalpolitik nach der Reform des Instruments im Jahr 2008und vor der erneuten Reform 2016 gewährt wurden. Als zentraler arbeitsmarktlicher Indikatordient die Veränderung der Anzahl Vollzeitäquivalente im industriellen Sektor pro Gemeindewährend dieser Periode, da die Scha�ung von Arbeitsplätzen in diesem Bereich ein explizitesKernziel der Steuererleichterungen ist.

In einem ersten theoretischen Teil des Berichts wird sowohl die Grundproblematik kausa-

1Gestützt auf Artikel 103 der Bundesverfassung (SR 101), gemäss Artikel 12 Absatz 1 des Bundesgesetzes überRegionalpolitik vom 6. Oktober 2006.

2Evaluation der Steuererleichterungen im Rahmen der Regionalpolitik, B,S,S. in Zusammenarbeit mit IRENE,Verö�entlichung Oktober 2013.

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ler Wirkungsanalysen im Allgemeinen als auch im konkreten Fall der Steuererleichterungenim Rahmen der Regionalpolitik diskutiert. Danach folgt eine Erklärung, wie und warum eineRegressions-Diskontinuitäts-Analyse diese Probleme beheben kann und wie es sich im kon-kreten Fall der Steuererleichterungen anwenden lässt. Der zweite, empirische Teil des Berichtssetzt diese Schritte konkret um. Analysiert wird, ob ein kausaler E�ekt sowohl der generellenEinführung des Policy-Instruments als auch der einzelnen gewährten Steuererleichterungen(‘Vorhaben’) festgestellt werden kann. Im abschliessenden dritten Teil wird diskutiert, welcheMöglichkeiten der sich ausweitende Datenbestand und die Reform der Anwendungsgebiete2016 für zukünftige Analysen bieten.

2. Das fundamentale Problem von Wirksamkeitsanalysen

Das Ziel einer (kausalen) Wirksamkeitsanalyse besteht in der Bezi�erung des E�ekts einerspezi�schen Behandlung oder Intervention (treatment) auf ein bestimmtes Outcome. Typi-sche Beispiele sind der E�ekt von Dünger auf Ernteertrag, der E�ekt von Klassengrösse aufSchulerfolg oder eben der E�ekt von Steuererleichterungen auf die Veränderung der AnzahlArbeitsplätze. Theoretisch ist dieser E�ekt de�niert als Di�erenz im potentiellen Outcomeeiner behandelten (treated) Einheit mit dem potentiellen Outcome der exakt selben unbehan-delten (untreated, control) Einheit, d.h. dieselbe Einheit, zur selben Zeit, am selben Ort. Dasfundamentale Problem der kausalen Inferenz liegt darin, dass die exakt selbe Einheit nur ineinem der beiden Zustände, aber nie in beiden beobachtet werden kann.3

Vor diesem Problem der fehlenden idealen Vergleichsgruppe steht auch jede Wirksamkeits-analyse von Policy-Instrumenten. Im Fall der Steuererleichterungen interessieren deren re-gionalwirtschaftliche Auswirkungen. Eine Möglichkeit besteht in einem simplen Vergleich derArbeitsmarktentwicklung in Gemeinden, die im Rahmen der Regionalpolitik ein produktions-nahes Unternehmen gewinnen konnten, und solchen, die kein solches Vorhaben umgesetzthaben. Allerdings unterscheiden sich diese zwei Gruppen mit grosser Wahrscheinlichkeit sys-tematisch, weshalb ein solcher Vergleich verzerrte Wirkungse�ekte produzieren würde.

Einerseits steht das Instrument nur strukturschwachen Gemeinden innerhalb eines festgeleg-ten Förderperimeters zur Verfügung. Folglich sind geförderte Gebiete im Durchschnitt struk-turschwächer als nicht-geförderte. Abbildung 1 bestätigt diese Vermutung: Die beiden Grup-pen, Gemeinden mit und ohne Steuererleichterungsvorhaben, sind in Bezug auf Struktur-schwäche eindeutig unterschiedlich, was sowohl an der Verteilung als auch an den gestrichelteingezeichneten Mittelwerten sichtbar ist.4 Andererseits sind auch die Gemeinden innerhalb

3Vgl. Holland (1986)4Gemeinden mit Übergangslösung wurden für diese Darstellung ausgeschlossen. Der für die Abbildung heran-

gezogene Indikator für Strukturschwäche wurde von der Credit Suisse entwickelt und bildet die Grundlagefür die De�nierung des Förderperimeters. Er wird später detaillierter beschrieben.

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des Förderperimeters unterschiedlich konkurrenzfähig, beispielsweise aufgrund ihrer geogra-phischen Lage.

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Abbildung 1: Strukturschwäche in Gemeinden mit und ohne Steuererleichterungsvorhaben (2008-2016)Quelle: Credit Suisse Economic Research (Strukturschwächeindikator); Staatssekretariat für Wirtschaft (Vorha-ben). Eigene Darstellung.

Dieser Umstand verunmöglicht die Berechnung kausaler E�ekte auf Basis eines simplen Ver-gleichs und erklärt möglicherweise die etwas überraschenden E�ekte der Steuererleichterun-gen auf die Stellensuchendenquote, die in der Evaluation von 2013 gefunden wurden. Gemein-den mit Vorhaben wiesen dabei eine leicht höhere Stellensuchendenquote aus.5 Es kann sein,dass geförderte Gemeinden nicht wegen sondern trotz Steuererleichterungen nicht mit denwirtschaftlich privilegierteren Regionen mithalten können und somit schwächere regional-wirtschaftliche Kennzahlen liefern.

3. Das Regressions-Diskontinuitäts-Design

Das fundamentale Problem der kausalen Inferenz kann durch Randomisierung, also zufäl-lige Zuteilung zu behandelter oder Kontrollgruppe, umgangen werden. Randomisierung imRahmen sorgfältig angelegter Experimente (randomized controlled trials) gelten gemeinhin alsGoldstandard für die Evaluation kausaler E�ekte. Die zufällige Zuteilung verunmöglicht syste-matische Unterschiede zwischen den Gruppen und sorgt dafür, dass die Untersuchungseinhei-ten in jeder Gruppe im Erwartungswert eine identische Verteilung aller Hintergrundcharak-teristika aufweisen. Im Idealfall bilden sie perfekte Vergleichsgruppen und jeder Unterschiedim Outcome kann auf die Intervention zurückgeführt werden.

5Obwohl die Vergleichsgruppe nicht ganz klar aus dem Bericht hervorgeht, diskutiert die Evaluation empirischeLimitationen explizit und rät von einer kausalen Interpretation ab. Ebenfalls wurde mithilfe eines Matching-Verfahrens ein Versuch unternommen, diese Verzerrung zu reduzieren.

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3.1. RDD Allgemein

In der Praxis ist Randomisierung allerdings häu�g unerwünscht, nicht umsetzbar oder ausethischen Gründen unmöglich. Zweifelsohne würde eine Einteilung des Förderperimeters fürSteuererleichterungen per Los oder Münzwurf zu berechtigten Protesten führen. Aus diesemGrund mussten für die Kausalanalyse im nicht-experimentellen Kontext andere Verfahren ent-wickelt werden.

Ein solches Verfahren ist das Regressions-Diskontinuitäts-Design (RDD), das in seiner Urformbereits seit den 1960er-Jahren bekannt ist.6 Wie der Name vermuten lässt ist eine Grundvor-aussetzung für die Anwendbarkeit dieses Designs eine Diskontinuität im Zuteilungsverfahrenin eine behandelte Gruppe und eine Kontrollgruppe. Ein typisches Beispiel sind Punktzahlenan Zulassungsprüfungen. Zur Illustration nehmen wir eine Prüfung, bei der die zu Prüfendenzwischen 0 und 100 Punkten erreichen können. Die Prüfung gilt bei einer Punktzahl von 60 alsbestanden. Wir interessieren uns für den E�ekt von Schulabschluss auf späteres Einkommen.Erneut würde der simple Vergleich von Personen, die die Prüfung bestanden haben und sol-chen, die durchgefallen sind, verzerrte E�ekte produzieren. Die Gruppen unterscheiden sichaller Wahrscheinlichkeit nach systematisch in vielen Charaktereigenschaften, nicht zuletztaber in Fleiss, Intelligenz und/oder Nervenstärke. Es gibt also eine Vielzahl von Gründen, diedazu führen können, dass die erfolgreichen Prüfungsabolvierenden später höhere Einkommenhaben.

Die festgelegte Punktzahl, die benötigt wird um die Prüfung zu bestehen, produziert aller-dings eine Diskontinuität, die für die Kausalanalyse ausgenutzt werden kann. Wenn wir nurPrüfungsteilnehmende knapp unter und knapp über dieser Schwelle in die Untersuchung mit-einbeziehen, kann davon ausgegangen werden, dass sich diese Personen tatsächlich primärim Bestehen oder Nichtbestehen der Prüfung und damit im Besuch der Schule unterscheiden.Im Durchschnitt sollten sich diese beiden Gruppen nicht systematisch in anderen Charakte-risika unterscheiden. Ob jemand 59 oder 61 Punkte erreicht ist so gut wie zufällig. Rund umdie Schwelle (cut-o� point) entsteht damit eine Diskontinuität in der Wahrscheinlichkeit einesweiteren Schulbesuchs. Diese Situation ist einem lokalen Mini-Experiment mit randomisierterSchuleinteilung sehr ähnlich und eignet sich damit für die Kausalanalyse.7

3.2. RDD Spezi�sch: Steuererleichterungen im Rahmen derRegionalpolitik

Im Zuge der Reform der Regionalpolitik im Jahr 2008 wurden die Kriterien zur De�nitiondes Förderperimeters grundlegend verändert. Die im vorherigen System massgebenden gro-

6Vgl. Thistlethwaite and Campbell (1960)7Vgl. Lee (2008)

12

ben geographischen Grenzen wurden als zu wenig spezi�sch betrachtet und durch ein Systembasierend auf ökonomischen Kennzahlen zur Messung von Strukturschwäche ersetzt. Wäh-rend den Vorarbeiten zur Reform wurde die Credit Suisse Economic Research beauftragt, Vor-schläge für ein verbessertes Evaluationsverfahren zur Abgrenzung der Anwendungsgebietezu erarbeiten.8 Die Credit Suisse Economic Research entwickelte ein systematisches Abgren-zungsverfahren, das auf einem sogenannten synthetischen Indikator zur Regionalentwick-lung basiert, der auf Basis einer breiten Auswahl objektiver ökonomischer Kennzahlen (Bevöl-kerungsentwicklung, Wirtschaftsentwicklung, Einkommenssituation, Arbeitslosigkeit) Regio-nen nach ihrer Strukturschwäche klassiert. Als geographische Grundlage dienen dabei die 106MS-Regionen der Schweiz. MS-Regionen sind kantonsübergreifend und bestehen aus mehre-ren Gemeinden, die gemeinsam als Kleinarbeitsmarktgebiet mit funktionaler Orientierung aufZentren verstanden werden.9

Nachdem alle MS-Regionen nach diesem Indikator klassiert wurden, musste festgelegt wer-den, ab welchem Niveau von Strukturschwäche eine Region Anspruch auf das Instrument derSteuererleichterungen haben sollte. Alle Regionen über dem Schweizer Mittel wurden ausge-schlossen und als genug wirtschaftsstark und damit nicht förderungsbedürftig betrachtet. Fürdie Regionen unterhalb des Schweizer Mittels machte die Credit Suisse Economic Researchdrei Vorschläge auf Basis der Standardnormalverteilung des Indikators: eine Minimalvariantefür die strukturschwächsten 10% der Regionen in der Verteilung (entspricht 5.8% der Schwei-zer Gesamtbevölkerung), eine mittlere Variante für die untersten 30% in der Verteilung (10.1%der Bevölkerung) oder eine Maximalvariante, die die gesamten unteren 50% der Verteilungbeinhaltet (18.9% der Bevölkerung). Die Entscheidung �el auf die mittlere Variante.

Diese Art der Festlegung des Förderperimeters schuf die notwendigen Parameter für ein RD-Design. Regionen werden auf einem eindimensionalen Indikator rangiert und der festgelegteGrenzwert von 30% der Verteilung scha�t eine Diskontinuität in der Wahrscheinlichkeit, Steu-ererleichterungen beantragen zu können. Gemeinden in MS-Regionen gerade unter und überder 30%-Schwelle sind sich per De�nition sehr ähnlich und trotzdem steht das Instrument nurden Gemeinden zur Verfügung, die zufällig unter die Schwelle fallen. Die Gemeinden selberhaben keine Möglichkeit, ihre Position unter oder über dieser Schwelle zu manipulieren, dader Grenzwert durch die Verteilung, das heisst durch die Gesamtheit der objektiven ökonomi-schen Kennzahlen aller MS-Regionen, festgelegt wird.

Abbildung 2 illustriert die Festlegung des Förderparameters.10 Die Kurve zeigt die Verteilungder Werte des Strukturschwächeindikators. Die allermeisten Regionen sind weder besondersstrukturschwach (ganz rechts) noch aussergewöhnlich wirtschaftsstark (ganz links), sonderngruppieren sich rund um den Mittelwert von 0. Die blaue Schattierung zeigt den de�nierten

8Vgl. Carnazzi Weber and Hoppe (2007)9Mehr Details zu MS-Regionen: Bundesamt für Statistik (pdf)

10Die Werte wurden im Vergleich zum Original-Indikator der Credit Suisse Economic Research mit minus 1multipliziert, so dass höhere Werte grössere Strukturschwäche darstellen.

13

Grenzwert an, das heisst die Stelle an der die Fläche unter der Verteilung die schwächsten 30%aller berechneten Indikator-Werte umfasst. Die rote Schattierung zeigt die restlichen 70% derVerteilung an, die zu wenig strukturschwach sind um vom Instrument der Steuererleichte-rungen pro�tieren zu können. Abbildung 3 zeigt wie sich dieser Grenzwert in der Verteilungkonkret auf die betro�enen MS-Regionen auswirkt. Erneut sind ganz links wirtschaftsstarkeRegionen mit klar negativen Werten im Strukturschwäche-Indikator. Die MS-Region Marchbeispielsweise umfasst steuergünstige Gemeinden am oberen Zürichsee wie Wollerau, Feu-sisberg und Freienbach. Auf der anderen Seite des Spektrums liegt das Schan�gg, ein Tal imKanton Graubünden, das gemäss des Indikators zur Regionalentwicklung der Credit SuisseEconomic Research die strukturschwächste Region der Schweiz ist.

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Abbildung 3: Resultierende Diskontinuität in der Regionalpolitik (2008).Quelle: Credit Suisse Economic Research. Eigene Darstellung.

14

Erneut sind die Gebiete nach Strukturschwäche rangiert und die farbliche Schattierung zeigtan, ob eine Region in den de�nierten Förderperimeter fällt oder nicht. Die beiden genanntenExtrembeispiele wären denkbar schlecht geeignet, um die Wirkung der Steuererleichterun-gen zu untersuchen, da sie sich zweifellos in allen möglichen Charakteristika systematischunterscheiden. Rund um die 30%-Grenze allerdings wird ersichtlich, dass die Regionen kaumunterscheidbar sind in Bezug auf Strukturschwäche. Die MS-Region Sierre hat praktisch das-selbe Niveau an Strukturschwäche wie die MS-Regionen Tre Valli oder Oberaargau. Trotzdemsteht das Instrument der Steuererleichterung im Rahmen der Regionalpolitik letzteren beidenRegionen (und allen darüber) zu, nicht aber Sierre (und allen darunter).

4. Empirie: Strukturschwäche und

Arbeitsplatzentwicklung

4.1. Deskriptive Analyse

Als zentrale Massgrösse für die regionalwirtschaftliche Entwicklung wurde die Veränderungder Anzahl Arbeitsplätze seit der Reform der Methodik zur Festlegung des Förderperimeters2008 bis zur erneuten Reform 2016 gewählt. Der Fokus liegt dabei auf Arbeitsplätzen im In-dustriesektor, da die Steuererleichterungen im Rahmen der Regionalpolitik explizit auf pro-duktionsnahe Betriebe beschränkt sind. Die Daten sind auf Gemeindeebene beim Bundesamtfür Statistik erhältlich und wurden vom Autor so harmonisiert, dass Gemeinden, die währendder Untersuchungsperiode fusionierten, als Einheiten behandelt werden.11

Abbildung 4 liefert einen ersten deskriptiven Überblick über den Zusammenhang von Struk-turschwäche und Arbeitsplatzentwicklung über alle Gemeinden in allen 106 MS-Regionen hin-weg. Die vertikalen Balken zeigen die Verteilung der prozentualen Veränderung in Vollzeitä-quivalenten pro Gemeinde innerhalb einer jeden MS-Region an. Die Balken zeigen die Spann-weite der mittleren 50% der Gemeinden an, der horizontale schwarze Strich den Medianwertpro MS-Region. Die auslaufenden schwarzen Linien zeigen Gemeinden ausserhalb der mitt-leren 50% an, die Punkte stellen statistische Ausreisser dar. Die Abbildung zeigt beträchtlicheVarianz zwischen und innerhalb der MS-Regionen. Der generelle Zusammenhang, angezeigtmit der schwarzen Trendlinie über die einzelnen Boxen hinweg, ist aber wie erwartet posi-tiv: Die Arbeitsplatzsituation hat sich in wirtschaftstarken Regionen im Schnitt verbessert,während strukturschwache Regionen einen Rückgang an Arbeitsplätzen hinnehmen muss-ten. Dieser Trend ist noch deutlich ausgeprägter, wenn man die Gesamtzahl an Arbeitsplätzenstatt nur Industriearbeitsplätze betrachtet, da ein Grossteil des Jobwachstums in dynamischenRegionen im dritten Sektor zu beobachten ist.

11Bundesamt für Statistik (BfS). Daten für 2008 und 2016 erhältlich via STAT-TAB.

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Abbildung 4: Strukturschwäche und Arbeitsplatzentwicklung im Industriesektor (2008-2016).Quelle: Credit Suisse Economic Research (Strukturschwächeindikator); Bundesamt für Statistik (Arbeitsplätze).Eigene Darstellung.

Die folgende Analyse konzentriert sich aus eben genannten Gründen auf die Arbeitsplatzent-wicklung rund um die 30%-Schwelle, die den Förderperimeter de�niert. Wenig überraschend�nden wir über die gesamte Bandbreite der Gemeinden einen negativen Zusammenhang zwi-schen Strukturschwäche und Arbeitsplatzentwicklung. Wenn die Steuererleichterung aller-dings einen regionalwirtschaftlichen E�ekt haben, würden wir erwarten, dass dieser insge-samt negative Trend rund um die 30%-Grenze gebrochen wird. Ein typischer erster Schritt ineiner RD-Analyse liegt deshalb in einer graphischen Visualisierung der lokalen Trendlinie überbzw. unter dem Schwellenwert, der die Diskontinuität generiert. Die nachfolgende Abbildung5 zeigt, dass tatsächlich ein ’Sprung’ am Schwellenwert zu beobachten ist: In Gemeinden ge-rade über dem Schwellenwert, denen also das Instrument der Steuererleichterungen zusteht,hat sich die Anzahl Arbeitsplätze im Durchschnitt positiver (bzw. weniger negativ) entwickeltals in Gemeinden gerade unter der 30%-Grenze.12

Das folgende Kapitel untersucht detaillierter, wie gross und wie robust dieser Sprung ist undunter welchen Annahmen er als kausaler E�ekt der Steuererleichterungen im Rahmen derRegionalpolitik interpretiert werden kann.

12Je nach dem, wie die einzelnen Datenpunkte aggregiert werden (sogenanntes „binning“, siehe Skovron andTitiunik (2015)), entsteht ein leicht unterschiedliches Bild. Der Sprung ist aber über verschiedene empfohleneAggregationen (vgl. Calonico et al. 2015) hinweg sichtbar.

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Arbeitsplatzentwicklung an der Diskontinuität

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Abbildung 5: Arbeitsplatzentwicklung an der Diskontinuität (2008-2016).Quelle: Credit Suisse Economic Research (Strukturschwächeindikator); Bundesamt für Statistik (Arbeitsplätze).Eigene Darstellung.

4.2. Kausalanalyse

Die Kausalanalyse der Steuererleichterungen im Rahmen der Regionalpolitik mittels RDD wirddurch zwei Aspekte der konkreten Implementierung kompliziert. Einerseits setzen bei weitemnicht alle Gemeinden, die aufgrund ihrer Strukturschwäche grundsätzlich dazu berechtigt wä-ren, auch tatsächlich ein Vorhaben um. Andererseits wurde für einen Grossteil der Gemein-den, die vor 2008 von Unterstützung im Rahmen der Regionalpolitik pro�tierten, diesen An-spruch aber durch die Neude�nition der Fördergebiete auf Basis des Strukturschwächeindika-tors verloren, eine Übergangslösung eingerichtet. Sie konnten in den ersten drei Jahren nachder Reform Steuererleichterungen in einem reduzierten Umfang (50%) aber ansonsten identi-schen Bedingungen beantragen. In der Sprache der kausalen Inferenz handelt es sich in bei-den Fällen um sogenannte „non-compliance“, also eine „Nichtbeachtung“ der Zuordnung derAnwendungsgebiete im Sinne der Förderung strukturschwacher Gebiete: Übergangsgebietekonnten von Steuererleichterungen pro�tieren, obwohl sie unter die 30%-Schwelle fallen undviele strukturschwache Gemeinden haben niemals ein Vorhaben eingereicht, obwohl sie dazugrundsätzlich berechtigt gewesen wären. Tabelle 1 zeigt die Verteilung der Gemeinden undbewilligten Vorhaben zwischen 2008 und 2016 nach Förderperimeter. Das Total von N=2715entspricht der Anzahl Gemeinden am 1. Januar 2008, hat sich aber über den Untersuchungs-zeitraum hinweg aufgrund von Gemeindefusionen reduziert.

17

Gemeindenunter

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Gemeinden mit Vorhaben 40 54 1 951.9% 8.5% 4.2% 3.5%

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Tabelle 1: Compliance mit Instrument der Steuererleichterungen im Rahmen der Regionalpolitik (2008-2016).Quelle: Credit Suisse Economic Research (Strukturschwächeindikator); Staatssekretariat für Wirtschaft (Vorha-ben).

Eine erste Beobachtung zu Tabelle 1 bezieht sich auf die Gesamtanzahl an Vorhaben. Die aus-gewiesene Summe von N=95 liegt unter dem Total der o�ziellen Statistik für den Zeitraum2008 bis 2016, weil pro Gemeinde mehrere Vorhaben möglich sind. Auf die 40 Gemeinden un-ter der Schwelle kommen 68 Vorhaben, auf die 54 Gemeinden über der Schwelle kommen 72Vorhaben.13 Die relativ hohe Anzahl an Vorhaben in den Gemeinden ausserhalb des Förderpe-rimeters spricht für einen gewissen Ansturm auf das Instrument der Steuererleichterung vorAblauf der Übergangsperiode Ende 2011.

Der Grosssteil der Gemeinden (N=2015) liegt unter der 30%-Schwelle und hat somit auch kei-ne Steuererleichterungen erhalten. Diese Gemeinden sind „compliers“ insofern als dass sieder Logik des Förderperimeters entsprechen. Die andere Gruppe, die der Idee der Regionalpo-litik folgt, sind die 54 Gemeinden, die über der 30%-Schwelle liegen und auch tatsächlich Vor-haben bewilligt bekommen haben. Demgegenüber stehen die 40 Gemeinden im Übergangs-Perimeter, die trotz ihrer Lage unter der 30%-Schwelle von Steuererleichterungen pro�tierthaben („always takers“), und die 582 Gemeinden, die trotz grundsätzlicher Möglichkeit auf-grund ihrer Lage unter der 30%-Schwelle keine Gesuche eingereicht haben („never takers“).Vom Indikator ausgeschlossen wurden die beiden MS-Regionen Basel-Stadt und Appenzell-Ausserrhoden aufgrund ihrer Wirtschaftszentralität.14

Ein knapper Viertel der Gemeinden ( (582 + 40) / 2715 = 22.9%) folgen somit nicht der Idee desFörderperimeters und verunmöglichen damit ein ganz einfaches, sogenannt scharfes (sharp)RD-Design. Daraus folgen einige notwendige Anpassungen in Bezug auf die Analyse. In ei-nem ersten Schritt wird non-compliance vernachlässigt. Der resultierende E�ekt kann als lo-kale Auswirkung des Policy-Instruments an sich, das heisst als Folge der reinen Incentivierung

13Das Total der Anzahl Vorhaben (N=141) weicht leicht von der o�ziellen Statistik ab (N=132), weil geförderteGemeinden, die während dem Untersuchungszeitraum durch Fusion entstanden sind, in ihrer vorherigenForm re-konstruiert werden müssen, um die Veränderung der Arbeitsplätze korrekt zu berechnen.

14Dies entspricht dem ersten Schritt im von der Credit Suisse Economic Research vorgeschlagenen Abgren-zungsmodell, vgl. Godel und Neuhaus Beaud (2012)

18

der Steuererleichterung, interpretiert werden. Dieser sogenannte intention-to-treat E�ekt istaus Policy-Perspektive relevant, weil die Gemeinden ja nicht dazu gezwungen werden kön-nen, das dargebotene Instrument auch wirklich in Anspruch zu nehmen. Einige Gemeindenwerden auch versucht haben, Unternehmen anzulocken, sind aber trotz dem Versprechen aufSteuererleichterungen erfolglos geblieben. In diesem Sinne ist non-compliance mindestens inBezug auf die never-takers integraler Bestandteil der „Markteinführung“ der Steuererleichte-rungen im Rahmen der Regionalpolitik.

Aufgrund der non-compliance unterschätzt dieser intention-to-treat E�ekt aber per De�nitionden kausalen E�ekt der Steuererleichterungen. Weil einige Gemeinden unter der 30%-Schwelleebenfalls von Steuererleichterungen und den zu erwartenden positiven Arbeitsplatze�ektenpro�tieren und nicht alle Gemeinden über der Schwelle davon Gebrauch machen, entsprichtdie Di�erenz in der regionalwirtschaftlichen Entwicklung der beiden Gruppen nicht dem kau-salen E�ekt der Vorhaben. Dafür muss in einem zweiten Schritt im Rahmen eines unscharfen(fuzzy) RDD für non-compliance korrigiert werden.

Eine zweite für die Durchführbarkeit einer unscharfen RD-Analyse zentrale Erkenntnis ausTabelle 1 liegt in der relativen Incentivierung der Steuererleichterung zwischen den beidenGruppen. Es geht klar hervor, dass innerhalb der unterstützungsberechtigen Gruppe über der30%-Schwelle prozentual deutlich mehr Vorhaben umgesetzt wurden als in den Übergangs-gemeinden ausserhalb des Förderperimeters (8.5% vs. 1.9%). Dieser Unterschied ist statistischsigni�kant. Daraus kann geschlossen werden, dass die Position über oder unter der arbiträren30%-Schwelle einen E�ekt auf die Wahrscheinlichkeit von Steuererleichterungen hat.15 Gleich-zeitig kann plausibel angenommen werden, dass die zufällige Position gleich unter oder überder Schwelle einzig durch das Instrument der Steuererleichterungen – und durch keinen an-deren denkbaren Kanal – Ein�uss auf die Arbeitsplatzentwicklung der Gemeinden hat. Diesebeiden Eckpfeiler ermöglichen damit im Grundsatz eine Analyse des kausalen E�ekts der Steu-ererleichterungen anhand eines unscharfen RDD. Die spätere Analyse wird allerdings zeigen,dass die hohe Anzahl von non-compliers (bzw. vor allem die relativ tiefe Teilnahmequote untergrundsätzlich berechtigten Gemeinden) eine präzise Schätzung verunmöglicht.

15Der statistisch signi�kante E�ekt von Position unter/über der Schwelle auf die Wahrscheinlichkeit von Vor-haben entspricht der sogenannten „�rst stage“ und ist eine zentrale Bedingung für die Umsetzung des späterangewandten two-stage least squares (2SLS) Analyseverfahrens.

19

4.2.1. Intention-to-Treat

Abbildung 6 zeigt die Ergebnisse des E�ekts der Einführung des Policy-Instruments auf dieAnzahl Arbeitsplätze in den Gemeinden rund um die 30%-Schwelle ohne Miteinbezug e�ek-tiver Vorhabenumsetzung. Wie oben erwähnt ist dieser E�ekt aus einer Policy-Perspektiverelevant, weil die tatsächliche schlussendliche (Nicht-)Teilnahme der betro�enen Gemeindenintegraler Bestandteil der Implementierung ist.16

RDD-Analysen reagieren sensibel auf (a) unterschiedlich eng gefasste Bandbreiten um den ent-scheidenden Schwellenwert und (b) die exakte Modellierung des Zusammenhangs zwischenStrukturschwäche und Arbeitsplatzentwicklung. Die Fachliteratur hat unterschiedliche Ver-fahren zur Berechnung idealer Bandbreiten (d.h. wie viele Gemeinden auf beiden Seiten desSchwellenwerts in die Analyse miteinbezogen werden) vorgeschlagen, aber es hat sich nochkein eindeutiger Konsens herausgebildet. Ebenfalls nicht a priori gegeben ist die sogenanntefunktionale Form des berechneten Zusammenhangs, die mehr oder weniger �exibel gewähltwerden kann, sich aber auf das Ergebnis auswirkt.17

Aus diesem Grund bildet Abbildung 6 vier verschiedene Spezi�kationen ab, in denen beideParameter (Bandbreite und funktionale Form) leicht variiert werden. Das Ziel ist zu demons-trieren, dass die Ergebnisse nicht von einer speziellen Parameterwahl abhängen, sondern überverschiedene Spezi�kationen hinweg robust sind.18 Die vier gezeigten Koe�zienten schätzenalle denselben Zusammenhang und können somit als Spielraum gesehen werden, in dem sichder tatsächliche E�ekt bewegt (abhängig von der jeweiligen Modellspezi�kation). Die Schätz-werte sind als Punkte dargestellt und werden von sogenannten Kon�denzintervallen umge-ben, die den statistischen Unsicherheitsbereich der einzelnen Schätzungen angeben. Sofernein Kon�denzintervall die gestrichelte Null-Linie nicht überlappt, können wir mit genügendVertrauen sagen, dass es sich beim geschätzten Wert tatsächlich um einen positiven E�ekthandelt.

Die Abbildung zeigt, dass die Position über dem Schwellenwert positive E�ekte auf die Verän-derung der Anzahl Arbeitsplätze hatte. Der Umfang bewegt sich im Bereich zwischen rund 29und 35 Arbeitsplätzen, die dritte Modellspezi�kation schätzt den E�ekt etwas höher (48.1). Indrei von vier Modellen bewegt sich das 95%-Kon�denzintervall eindeutig im positiven Bereich.Gleichzeitig signalisieren die relativ grossen Unsicherheitsbereiche, dass die E�ektgrösse nicht16Im Gegensatz zum klassischen Intention-to-Treat E�ekt in Experimenten mit Randomisierung kann hier nur

eine Aussage über Gemeinden innerhalb der analysierten Bandbreite rund um die 30%-Schwelle gemachtwerden. Der E�ekt kann nicht über das gesamte Sample hinaus generalisiert werden.

17Siehe Skovron und Titiunik (2015) für eine detaillierte Besprechung.18Konkret beträgt die engere Bandbreite 0.27 (umfasst 791 Gemeinden in in 28 MS-Regionen rund um den Schwel-

lenwert) und ist eine mean-squared-error optimale Bandbreite nach Calonico und KollegInnen (2015). Dieweiter gefasste Bandbreite beträgt 0.43 (umfasst 1351 Gemeinden in 51 MS-Regionen um den Schwellenwert)und entspricht einer optimalen Bandbreite nach Imbens und Kalyanaraman (2012). Für beide Bandbreitenwird eine Analyse mit lokalen linearen Regressionen (linear) und einen Analyse mit lokalen quadratischen(polynom) Spezi�kationen gerechnet.

20

sehr präzise geschätzt werden kann. Die gezeigten E�ekte können also wie folgt interpre-tiert werden: Generell gingen in der Zeit zwischen 2008 und 2016 in den Gemeinden rund umden Schwellenwert Arbeitsplätze in der Industrie verloren (siehe auch Abbildung 4). DieserRückgang ist allerdings um durchschnittlich rund 30 Arbeitsplätze weniger ausgeprägt in Ge-meinden über dem Schwellenwert verglichen mit Gemeinden unter dem Schwellenwert. Überdie exakte Anzahl Arbeitsplätze besteht eine gewisse Unsicherheit, die E�ekte bewegen sichaber mit sehr grosser Wahrscheinlichkeit im positiven Bereich. Da davon ausgegangen wer-den kann, dass die grundsätzliche Position rund um den Schwellenwert arbiträr ist und keinearbeitsmarktliche Konsequenzen haben sollte, kann dieser Unterschied als E�ekt der Imple-mentierung der Steuererleichterungen im Rahmen der Regionalpolitik interpretiert werden.19

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Bandbreite: enger Funktionale Form: linear

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Modelspezifikation

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Intention−to−treat: Steuererleichterungen im Rahmen der Regionalpolitik

Abbildung 6: Auswirkungen der Implementierung der Steuerpolitik (2008-2016).Quelle: Credit Suisse Economic Research (Strukturschwächeindikator); Bundesamt für Statistik (Arbeitsplätze).

Die E�ektgrösse erscheint eher bescheiden. Allerdings müssen dazu zwei Einschränkungengemacht werden: erstens sind die E�ekte im Verhältnis zur Gesamtzahl Arbeitsplätze in denbetro�enen Gemeinden durchaus nennenswert. Schaut man sich statt Absolutzahlen Verände-rungen in Prozent an, ergeben sich bezüglich Rückgang von Arbeitsplätzen im Industriesektortiefere Arbeitsplatzverluste bzw. höhere Anzahl Arbeitsplätze im Bereich von rund 20% ver-glichen mit Gemeinden gleich unter der Schwelle, denen das Instrument nicht zusteht (sieheAbbildung A.1 im Anhang). Weil prozentuale Veränderungen auf tiefem Niveau etwas trü-gerisch sein können, werden jedoch primär die Veränderung in Absolutzahlen ausgewiesen.Zweitens, wie bereits erwähnt, ignorieren die Resultate in Abbildung 6, ob Gemeinden über der

19Abbildung A.2 im Anhang zeigt, dass dieser E�ekt über eine ganze Reihe an unterschiedlich berechnetenBandbreiten rund um den Schwellenwert hinweg Bestand hat. Die E�ekte bewegen sich allesamt im positivenBereich, die grossen Kon�denzintervalle deuten aber erneut auf eine beachtliche Unsicherheit in Bezug aufden Punktschätzer. Für Details zu den einzelnen Berechnungsverfahren, siehe Calonico et al. (2015)

21

Schwelle tatsächlich Vorhaben umgesetzt haben oder nicht. Die Wirkung e�ektiv realisierterVorhaben, die zweifellos grösser ist als der E�ekt der generellen Einführung des Instruments,wird im nächsten Kapitel genauer untersucht.

Als zusätzliche Analyse zur Plausibilisierung dieser Ergebnisse wurden zwei unterschiedlichesogenannte Placebo-Tests gemacht. Einerseits zeigt Abbildung A.3 im Anhang, dass in Bezugauf die totale Anzahl Arbeitsplätze keine positiven E�ekte sichtbar sind. Das war grundsätz-lich zu erwarten, da Betriebe im ersten und dritten Sektor im Rahmen der Regionalpolitiknicht gefördert wurden und strukturschwächere Regionen generell eine negativere Beschäfti-gungsentwicklung gesehen haben. Dieser Nulle�ekt ist aber insofern ein wichtiges Ergebnisals dass es zeigt, dass der Schwellenwert einzig und allein in der intendierten Form eine Rollespielt. Es gibt anscheinend kein generelleres Muster in der Verteilung der Gemeinden, das sichauch auf andere Outcomes auswirkt und damit die kausale Interpretation der Ergebnisse ge-fährdet. Eine Implikation dieses ersten Placebo-Tests ist aber auch, dass die gezeigte positivereArbeitsplatzentwicklung im zweiten Sektor in den Gemeinden über dem Schwellenwert kaumSpuren in anderen Sektoren hinterlässt.20

Für eine zweite typische Überprüfung der Annahmen, die einem RDD zugrundeliegen, wurdenausserdem zufällige Werte auf dem Strukturschwäche-Indikator generiert und als ’Placebo-Schwellenwerte’ in die Analyse eingespeist. Analog zu einem medizinischen Placebo erwartenwir bei diesem Vorgehen Nulle�ekte, da diese Zufallswerte keinerlei Ein�uss auf die Arbeits-platzentwicklung haben sollten. Abbildung A.4 zeigt die ’E�ekte’ von vier zufällig simuliertenSchwellenwerten und bestätigt, dass an anderen Positionen des Strukturschwäche-Indikatorskeine positiven ’Sprünge’ bezüglich Arbeitsplätzen im Industrie-Sektor zu beobachten sind.Im Umkehrschluss bestärkt diese Placebo-Analyse somit die kausale Interpretation der Aus-wirkungen des tatsächlich policy-relevanten Cut-O�-Points an der 30%-Schwelle.

4.2.2. E�ekt der Steuererleichterungen

Im zweiten Teil der Analyse wurde ein Versuch unternommen, den direkten kausalen E�ektder Vorhaben — anstatt der Implementierung der Policy an sich — zu untersuchen. Dazu mussmiteinbezogen werden, dass viele Gemeinden im Förderperimeter keine Vorhaben eingereichthaben und somit gar nicht vom Instrument der Steuererleichterungen pro�tiert haben. Mithil-fe eines sogenannten two-stage least-square (2SLS) Verfahrens wird versucht, die Ergebnisseum die Nichtteilnahme teilnahmeberechtiger Gemeinden und die Teilnahme der Übergangs-gemeinden zu korrigieren. Der berechnete E�ekt entspricht einem lokalen durchschnittlichenE�ekt der Steuererleichterungen für das Subsample der Gemeinden innerhalb der untersuch-ten Bandbreite, die teilnahmeberechtigt waren und auch tatsächlich ein Vorhaben eingereicht

20Solche Multiplikatore�ekte, beispielsweise im Dienstleistungsbereich im Umfeld der geförderten Industrieun-ternehmen, wären durchaus denkbar. Vlg. Moretti (2013)

22

haben. Unabhängig vom Resultat ist mit Verallgemeinerungen dieser E�ekte also Vorsicht an-gebracht, da sie sich nur auf einen kleinen Teil aller Gemeinden beziehen.

Die Ergebnisse dieser Analyse mit identischen Modellspezi�kationen wie zuvor sind in Abbil-dung 7 dargestellt. Wie erwartet liegen die direkten E�ekte der Steuererleichterungen deutlichüber dem Intention-to-Treat E�ekt. Allerdings muss in aller Deutlichkeit gesagt werden, dassdie gezeigten Zahlen kaum interpretiert werden können. Aufgrund des relativ kleinen Samplesund der sehr tiefen Anzahl Vorhaben unter den teilnahmeberechtigen Gemeinden entstehentypischerweise aufgeblähte E�ekte, die nur sehr unpräzise geschätzt werden können.21 Letz-teres ist am grossen Unsicherheitsbereich (95% Kon�denzintervalle) zu erkennen. Das Kon�-denzintervall in der vierten Spezi�kation ist derart gross, dass auf eine Abbildung verzichtetwird. Die Resultate variieren von negativen E�ekten bis hin zu sehr hohen positiven E�ek-ten und unterscheiden sich nicht statistisch signi�kant von Nulle�ekten. Abbildung A.5 imAnhang demonstriert, dass diese ungenaue Schätzung auch in zehn weiteren Spezi�kationenmit verschiedenen Bandbreiten rund um den Schwellenwert Bestand hat und kaum optimiertwerden kann.

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Bandbreite: enger Funktionale Form: linear

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Modelspezifikation

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Local Average Treatment Effect: Steuererleichterungen im Rahmen der Regionalpolitik

Abbildung 7: E�ekte der Steuererleichterungen (2008-2016).Quelle: Credit Suisse Economic Research (Strukturschwächeindikator); Bundesamt für Statistik (Arbeitsplätze);Staatssekretariat für Wirtschaft (Vorhaben).

21Vgl. Stock et al. (2002); Andrews et al. (2018)

23

5. Diskussion

Dieser Bericht lotete die Möglichkeit aus, regionalwirtschaftliche Auswirkungen von Steu-ererleichterungen im Rahmen der Regionalpolitik mithilfe eines Regressions-Diskontinuitäts-Designs zu untersuchen. Es wurde dargelegt, inwiefern die De�nitionskriterien, die der Fest-legung des Förderperimeters zugrunde liegen, für eine Wirkungsanalyse ausgenutzt werdenkönnen. In einem zweiten Schritt wurde eine konkrete Analyse umgesetzt.

Theoretisch sind die Bedingungen für eine RD-Analyse zweifellos gegeben. Die Position überoder unter dem festgelegten Schwellenwert kann von den Gemeinden selber nicht manipuliertwerden, sodass die Zuteilung in den Förderperimeter rund um den Schwellenwert quasi zufäl-lig wird und ein lokales Mini-Experiment entsteht. Die Analyse selber wurde allerdings durchdie kleine Fallzahl generell und die tiefe Anzahl e�ektiv umgesetzter Vorhaben erschwert. Eskann ein kleiner positiver E�ekt des ‘policy roll-outs’ auf die Arbeitsplatzentwicklung fest-gestellt werden. Es kann davon ausgegangen werden, dass der kausale Arbeitsplatze�ekt derSteuererleichterungen an sich noch grösser ist. Allerdings konnte dieser wegen der tiefen Fall-zahl nicht präzise berechnet werden. Zusammenfassend deuten die Ergebnisse darauf hin,dass das Instrument der Steuererleichterungen im Rahmen der Regionalpolitik den Verlustan Industriearbeitsplätzen in verhältnismässig strukturschwachen Gemeinden rund um denSchwellenwert leicht abschwächen konnte. Die Auswirkungen des Instruments scheinen abereher bescheiden und zum direkten E�ekt bewilligter Vorhaben kann aufgrund kleiner Fallzah-len keine verlässliche Aussage gemacht werden.

6. Ausblick

Abschliessend sollen Möglichkeiten diskutiert werden, wie die Methodik des RDD für zukünf-tige Analysen genutzt werden kann. Zwei verschiedene Aspekte erö�nen die Möglichkeit, dasseine erneute Untersuchung in einigen Jahren prüfenswert ist.

• Erstens führt die fortlaufende Umsetzung der Regionalpolitik zu einem wachsenden Da-tenbestand und zusätzlichen Fällen von bewilligten Vorhaben. Gleichzeitig ist die Über-gangsperiode für einst unterstützte Gemeinden, die ab 2008 vom Förderperimeter aus-geschlossen wurden, im Jahr 2011 abgelaufen. Beide Entwicklungen führen tendenziellzu einer Reduktion von non-compliance. Damit reduzieren sich die Probleme in der un-scharfen Variante des Regressions-Diskontinuitäts-Designs weil die Position über/unterder Schwelle zu einem stärkeren Prädiktor für die Umsetzung eines Vorhabens wird.Zwar wurden seit dem Ablauf der Übergangsregelung deutlich weniger Vorhaben um-gesetzt und die Anzahl Vorhaben hat nur sehr langsam zugenommen. In den letzten

24

Jahren und insbesondere 2018 ist aber eine leichte aber stetige Zunahme sichtbar.22 Soll-te dieser Trend anhalten könnte sich die Analysesituation in einigen Jahren verbesserthaben.

• Eine zweite Möglichkeit zur kausalen Wirkungsanalyse der Regionalpolitik bietet dieReform der Vergabe der Förderperimeter im Jahr 2016. Aufgrund der Empfehlungeneiner Prospektivstudie von Credit Suisse Economic Research23 im Auftrag des SECOwurden die Anwendungsgebiete für Steuererleichterungen neu de�niert. Dabei solltenraumplanerische Ziele stärker miteinbezogen werden. Richtigerweise wurde festgestellt,dass innerhalb von MS-Regionen eine sehr grosse Varianz in Bezug auf regionale Raum-planungsziele (urban, Gebirge, Tourismus, ...) und wirtschaftliche Schlagkraft besteht.Nicht alle Gemeinden innerhalb einer MS-Region eignen sich gleich gut für die Ansied-lung produktionsnaher Betriebe. Und nicht alle Gemeinden innerhalb einer insgesamtstrukturschwachen MS-Region sind für sich förderungsbedürftig. Aus diesem Grundwurde der Strukturschwächeindikator neu auf der Ebene der Gemeinden anstatt aufder Ebene von MS-Regionen berechnet. Der Umfang der Förderung wurde gleich gehal-ten (ca. 10% der Schweizer Bevölkerung), aber der Perimeter der geförderten Gemeindenveränderte sich.

Aus einer empirischen Perspektive besonders interessant sind nun diejenigen Gemein-den, die im alten Förderperimeter in den Genuss von Steuererleichterungen kamen, inder Neuberechnung auf Gemeinde-Ebene aber aus dem Anwendungsgebiet fallen. Ab-gesehen von Gemeinden, die seit 2008 deutlich strukturstärker geworden sind, handeltes sich hierbei um Gemeinden, die im alten System „dank“ strukturschwachen Nachbar-gemeinden (und damit hoher durchschnittlicher Strukturschwäche in der MS-Region) inden Perimeter �elen, für sich allein aber nicht auf Unterstützung angewiesen gewesenwären. Dadurch entsteht erneut eine gewisse Zufälligkeit, mit der Gemeinden zwischen2008 und 2016 Steuererleichterungen für Unternehmen erhalten konnten, während ge-nau gleich leistungsstarke Gemeinden in anderen MS-Regionen nicht im Förderperime-ter waren. Die Auswirkung dieser Reform (und damit des Wegfalls der Förderung) auf dieArbeitsplatzsituation könnte in einigen Jahren mithilfe eines Di�erence-in-Di�erence-Designs untersucht werden. Eine alternative Analysemöglichkeit wäre ein Matching-Verfahren. Hier würde man die wirtschaftliche Entwicklung vergleichen mit Gemein-den, die im neuen Strukturschwächeindikator 2016 einen ganz ähnlichen Wert haben,aber aufgrund wirtschaftlich stärkerer Nachbargemeinden zuvor mit ihrer MS-Regionnicht im Förderperimeter waren. Aufgrund vermutlich kleiner Fallzahlen ist erneut zuho�en, dass der sich ausweitende Datenbestand über Zeit robustere Analysen zulässt.

22Steuererleichterungen im Rahmen des Gesetzes über Regionalpolitik (SR 901.0): Jahresstatistik 2018.23Überprüfung der Anwendungsgebiete für Steuererleichterungen im Rahmen der NRP. Credit Suisse Economic

Research. Verö�entlichung: Juli 2014.

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A. Anhang

0

20

40

60

Bandbreite: enger Funktionale Form: linear

Bandbreite: weiter Funktionale Form: linear

Bandbreite: enger Funktionale Form: polynom

Bandbreite: weiter Funktionale Form: polynom

Modelspezifikation

Verä

nderu

ng A

rbeitsplä

tze (

VZ

Ä, 2008−

2016, in

%)

Intention−to−treat: Steuererleichterungen im Rahmen der Regionalpolitik

Abbildung A.1: Auswirkungen der Implementierung der Steuerpolitik 2008-2016 (Veränderung VZÄ in %).Quelle: Credit Suisse Economic Research (Strukturschwächeindikator); Bundesamt für Statistik (Arbeitsplätze).

0

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cercomb1 cerrd cercomb2 certwo cersum msecomb1 mserd msecomb2 msesum

Modelspezifikation (ansteigende Bandbreite von links nach rechts)

Verä

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ng A

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tze (

VZ

Ä, 2008−

2016, absolu

t)

Intention−to−Treat: Steuererleichterungen im Rahmen der Regionalpolitik

Abbildung A.2: Auswirkungen der Implementierung der Steuerpolitik 2008-2016 (Diverse Bandbreiten).Quelle: Credit Suisse Economic Research (Strukturschwächeindikator); Bundesamt für Statistik (Arbeitsplätze).

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−200

−100

0

Bandbreite: enger Funktionale Form: linear

Bandbreite: weiter Funktionale Form: linear

Bandbreite: enger Funktionale Form: polynom

Bandbreite: weiter Funktionale Form: polynom

Modelspezifikation

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ng A

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VZ

Ä, 2008−

2016, absolu

t)

Placebo: Arbeitsplätze alle Sektoren

Abbildung A.3: ITT: Arbeitsplatzentwicklung insgesamt (2008-2016).Quelle: Credit Suisse Economic Research (Strukturschwächeindikator); Bundesamt für Statistik (Arbeitsplätze).

−25

0

25

Cut−Off: −0.164 Cut−Off: 0.009 Cut−Off: 0.02 Cut−Off: 0.067

Simulierter Zufallswert auf Strukturschwächeindikator

Verä

nderu

ng A

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VZ

Ä, 2008−

2016, In

dustr

ie, absolu

t)

Placebo Intention−to−Treat: Zufällige Schwellenwerte

Abbildung A.4: ITT: Placebo-Tests mit zufälligen Schwellenwerten (2008-2016).Quelle: Credit Suisse Economic Research (Strukturschwächeindikator); Bundesamt für Statistik (Arbeitsplätze).

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−1500

−500

500

1500

2500

3500

cercomb1 cersum cercomb2 cerrd msecomb1 msesum certwo msecomb2 mserd msetwo

Modelspezifikation (ansteigende Bandbreite von links nach rechts)

Verä

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ng A

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VZ

Ä, 2008−

2016, absolu

t)

Local Average Treatment Effect: Steuererleichterungen im Rahmen der Regionalpolitik

Abbildung A.5: E�ekte von Steuererleichterungen 2008-2016 (Diverse Bandbreiten).Quelle: Credit Suisse Economic Research (Strukturschwächeindikator); Bundesamt für Statistik (Arbeitsplätze);Staatssekretariat für Wirtschaft (Vorhaben).

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Staatssekretariat für Wirtschaft SECO

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KMU-Politik

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